Maîtriser les modèles linéaires en 19 vidéos

Vous voulez en apprendre plus sur le machine learning, mais vous ne connaissez pas encore bien les modèles à votre disposition ?

Dans cette formation, vous allez découvrir tout ce qu’il faut savoir pour maitriser les algorithmes de machine learning linéaires.

De la régression linéaire jusqu’au Support Vector Machine qui est un des modèles les plus puissant du machine learning classique, tout sera abordé !

La vidéo suivante résume bien ce que vous allez pouvoir trouver dans cette formation.

Vous pouvez accéder à tous mes codes et les documents de cette formation en cliquant sur le bouton ci-dessous :

Cliquez ici pour télécharger le code source et les documents des vidéos

Cette formation est divisé en 6 parties :

  1. La régression linéaire
  2. La régression logistique
  3. Les régression pénalisées (Lasso/Ridge/ElasticNet)
  4. Les modèles à noyaux (kernel trick)
  5. Le support vector machine (SVM)
  6. Aller plus loin

Chaque  chapitre est divisé en 3 sections :

  • La première section pour apprendre tout ce qu’il y a à savoir sur la théorie ;
  • La deuxième section pour comprendre comment l’algorithme fonctionne en le codant from scratch en Python ;
  • La troisième section pour comprendre tous les paramètres de la fonction implémentée de Sklearn.

Avec toutes ces connaissances à votre disposition vous pourrez entraîner les modèles les plus performants possible. 

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